飞行机器人电塔巡检视频关键帧自动提取方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 电力设备监测的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 视频摘要的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 研究目标 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的工作安排及组织结构 | 第16-17页 |
| 1.4.1 工作安排 | 第16页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 电塔巡检视频的关键帧提取预处理方法研究 | 第18-26页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 电力杆塔的地理信息处理研究 | 第18-22页 |
| 2.2.1 地理坐标系与空间直角坐标系的转换 | 第18-19页 |
| 2.2.2 图像坐标系和成像平面坐标系的转换 | 第19-21页 |
| 2.2.3 巡检目标在成像平面中的位置 | 第21-22页 |
| 2.3 相机观测范围研究 | 第22-25页 |
| 2.3.1 理论范围规定 | 第22页 |
| 2.3.2 实验结果论证 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 对候选关键帧的图像相似度研究 | 第26-35页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 样本选择 | 第26-31页 |
| 3.2.1 人工抽样 | 第26-29页 |
| 3.2.2 随机抽样 | 第29-31页 |
| 3.3 改进的颜色直方图法提取关键帧 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 关键帧图像的评价 | 第35-44页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 视频关键帧提取算法评价标准 | 第35-36页 |
| 4.3 电塔巡检视频的关键帧提取方法评价标准 | 第36-37页 |
| 4.4 HSV颜色直方图算法对比实验 | 第37-39页 |
| 4.4.1 算法简介 | 第37-38页 |
| 4.4.2 算法流程 | 第38-39页 |
| 4.5 K-means聚类算法对比实验 | 第39-41页 |
| 4.5.1 算法简介 | 第40页 |
| 4.5.2 算法流程 | 第40-41页 |
| 4.6 关键帧提取结果对比 | 第41-42页 |
| 4.7 关键帧提取算法的优势与劣势 | 第42-43页 |
| 4.8 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 电力巡检视频的关键帧提取系统设计及实现 | 第44-51页 |
| 5.1 系统的总体目标 | 第44页 |
| 5.2 系统的开发环境 | 第44-45页 |
| 5.3 系统设计实现 | 第45-47页 |
| 5.3.1 统的总体结构 | 第45-46页 |
| 5.3.2 系统的详细设计 | 第46-47页 |
| 5.4 平台效果展示 | 第47-49页 |
| 5.4.1 数据导入界面 | 第47页 |
| 5.4.2 人工取样界面 | 第47-48页 |
| 5.4.3 参数设置界面 | 第48-49页 |
| 5.4.4 关键帧提取界面 | 第49页 |
| 5.5 关键帧提取系统存在的问题与解决方案 | 第49-50页 |
| 5.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 结论与展望 | 第51-54页 |
| 6.1 主要研究工作与贡献 | 第51-52页 |
| 6.2 研究展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 作者简介 | 第59页 |
